在人工智能高速芯片驗證實驗室，記者看到了多台高端芯片設計測試設備。據譚瑞琮介紹，採購這些設備的資金來自市區兩級政府，市發改委、市科委、楊浦區政府承擔類腦芯片與片上智能系統功能型平台的3年建設和運行經費。以後，市區兩級政府將根據平台的服務成效，按規定給予一定的後續補貼支持。
模擬人腦研發顛覆性技術
脈衝神經網絡芯片是一種典型的類腦芯片。鄒卓博士將在功能型平台的支持下，從事相關研究。這種顛覆性技術旨在模仿人腦的結構和運行機制，有望實現比目前主流芯片能效更高、可塑性更強的計算。
“傳統的計算機都是馮·諾依曼結構，與人腦有很大差別。”鄒卓解釋說，馮·諾依曼型計算機的計算模塊和存儲模塊是分開的，CPU（中央處理器）執行命令時，要先從存儲模塊讀取數據，這就產生了大量的功耗浪費。人腦的計算頻率雖然遠不如馮·諾依曼型計算機，但功耗要低幾個數量級，僅為20瓦左右，功率密度僅為15毫瓦／立方厘米左右。
這種優勢源自人腦的結構：它有850億—1000億個神經元，通過海量的突觸傳遞神經信號。這種網狀結構具有扁平化、並行化特點，以神經信號傳導為中心，從而形成了能耗低、可塑性強等優勢。
隨著摩爾定律“尺縮”難度日益增大，許多科學家開始模擬人腦，研發脈衝神經網絡芯片與系統、存算一體化架構、利用憶阻器實現神經擬態計算等新興技術。其中，脈衝神經網絡芯片與系統是未來神經擬態計算機的基礎，它用大規模並行處理單元模擬神經元，並用網絡化互聯模擬突觸。
在這個領域，曼徹斯特大學團隊研製的SpiNNaker（脈衝神經網絡架構）已具有國際影響力。在歐盟“人腦計劃”支持下，這台擁有100萬個處理器核、1200個互連電路板的超級計算機去年完成升級，能同時進行200萬億次操作。而在美國，IBM、英特爾等巨頭企業也在加緊研發脈衝神經網絡芯片及其系統。
如何在這個尚處於探索階段的前沿領域，加速我國科研團隊的研發與成果轉化？類腦芯片與片上智能系統功能型平台能助一臂之力。馬銳表示，平台致力於打造基於類腦計算與人工智能芯片的產業發展引擎，構建集人才、技術、數據、產品及行業應用場景於一體的產業生態平台，力爭最大限度地發揮產業集聚和資源共享功能。
（解放軍報） |
